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AI Agent Development

LangChainとMCPで作るAI Agentマスタークラス

LangChainとMCPで作るAI Agentマスタークラスは、最新のAIサービス開発のためのLangChainとMCP(Model Context Protocol)を体系的に学習できる実務型講義です。 単純な理論説明を超えて、LCEL・メモリ・RAG・Agent・MCP・Streamlitプロジェクトを網羅し、一つの完成されたチャットボットプロジェクトまで実装できるよう構成されています。

難易度 初級

受講期間 3か月

  • forestsoft
streamlit
streamlit
LangChain
LangChain
openAI API
openAI API
AI Agent
AI Agent
Model Context Protocol
Model Context Protocol
streamlit
streamlit
LangChain
LangChain
openAI API
openAI API
AI Agent
AI Agent
Model Context Protocol
Model Context Protocol

受講後に得られること

  • 実務に適用できるチャットボットサービス作り

  • LangChain、MCPを理解して適用する

LangChain x MCPで完成させる実務型AIエージェント

ChatGPTから始まったLLMベースのサービスは、今や単純に質問に答えるチャットボットを超えて、映画<her>のサマンサ、<アベンジャーズ>のジャービスのようなAIエージェント(人工知能アシスタント)へと発展しています。このような巨大な変化の流れの中で、国内企業もAIエージェント技術を積極的に導入しているのですが、サムスン電子は社内開発者の生産性を高めるためにAIコーディングアシスタント<strong>code.i</strong>を開発して適用中であり、メリッツ火災はAgent基盤開発プラットフォーム<strong>WebSquare AI</strong>を導入して開発速度を大幅に短縮しています。</her>

AIからAI Agentへと転換される今、企業は単純にLLMベースのサービス構築が可能であるという概念実証(PoC)段階を超えて、実際のビジネス価値を創出できるサービス(PoV)を実装しなければならない課題に直面しています。このために既存システムとLLMを柔軟かつ安定的に連携できなければならず、その過程でRAG、VectorDB、Fine-tuning、そしてLangChain技術スタックを活用できる開発者の役割が重要になっています。

この講義は、このような変化に合わせて、LangChainとMCPを活用して仮想の企業データを基盤としたAIエージェントを実装する方法をご案内します。LangChainの基礎文法から始まり、RAG、VectorDB、Agent、MCPの概念を学習し、これを基に実際の企業データ基盤の商品推薦エージェントサービスを作ることができます。

Pythonで基本的なコードを書き、APIリクエストができるレベルであれば、難しくなく付いてくることができます。これから訪れるAI Agent時代において強力な機会を掴むための旅を一緒に始めてみましょう。

この講義の特徴

📌RAG実装、MCP連携、Agent活用 抽象的な概念ではなく、講師が直接ぶつかりながら整理した方法をそのままお見せします。

📌LangChain チェーン設計、メモリ構造、VectorDB活用 実際のプロジェクトにすぐに適用可能なインサイトを提供します。

📌 理論30% · 実習70% すべてのコードを直接実行し、実際に動作するかどうかを一つ一つ検証します。

📌開発者向け講座 必ずしもPythonの専門家である必要はありませんが、Pythonを使った基本的なAPI呼び出しや関数作成の経験は必要です。

📌完成型プロジェクト中心のワイン推薦チャットボット(Vino Savoir)を最後まで作り上げながら、AI Agent構築の流れを完走します。

こんな方におすすめです

AgentとMCPの活用に慣れていない方

エージェントをやりたいけれど、コードではどう組めばいいのかわからない実務者

RAG実装に興味があります。
検索拡張生成?
実際にどのように組み合わせてサービスにするのか気になる方

AIエージェントを作ってみませんか。
ChatGPT APIは呼び出してみたけど...会社データと連携したAIサービスを作ってみたい方

受講後には

  • LangChainとMCPを活用したAIエージェントを直接作ることができます。今や単純にAPIを呼び出すだけでなく、会社のデータと連携したスマートなチャットボットやサービスまで実装できるようになります。

  • RAGの実装も怖くありません。 Load → Split → Embed → Store → Retrieval、この5段階を一つずつ辿っていけば、外部データを検索して回答を強化する方法をしっかりと身につけることができます。

  • エージェントとMCP連携が馴染みのないものではなくなります。ツール選択から実行まで、実際のコードでどのように接続し拡張するかを体験できます。

  • Streamlitベースのチャットボットプロジェクトを完成させることができます。単純な例題ではなく、ワイン推薦のような実戦型チャットボットを直接作りながら「自分の手で完成させた」という成果物をポートフォリオとして残すことができます。

  • サービスレベルの感覚が身につきます。単純なCRUDではなく、データ検索、外部API連携、AI応答最適化まで経験し、実務にすぐ適用できる自信を得ることができます。

こんな内容を学びます。


LangChain全体構造の理解

LLMに入力された質問がどのように処理されて回答につながるのか、その概念を理解することができます。

AI Chatbot実習

実習プロジェクトを通じて直接AI Chatbotを作ることができます。

この講義を作成したFORESTSOFTは

受講前の参考事項

実習環境

  • Python 3.12以上を基準に作成されています。

  • Google ColabとローカルPC環境で実習を進めます。Google Colabは別途サブスクリプションなしで、Googleの無料アカウントで実習についてくることができます。

  • 実習のためのOpenAI APIキーを発行する必要があります。OpenAI APIキーの発行方法は講義でご案内します。

学習資料

  • PDF(電子書籍)資料提供

前提知識および注意事項

  • 基本的なPythonの文法を知っている方

  • API呼び出しの経験があれば良いです。

  • 講義資料とコードは受講生の個人学習用としてのみ使用可能です。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AI Agentを作ってみたい人

  • AI Agentを実務に適用したい人

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python基礎

  • プログラミング基礎知識

こんにちは
です。

403

受講生

74

受講レビュー

4

回答

4.6

講座評価

4

講座

未来の希望は教育であるという信念に基づき、教育を提供しています。

[講義実績] ハナ金融グループ - DT university SW開発生産性向上 with ChatGPT KB国民銀行 - ChatGPT活用 業務生産性向上 私立学校教職員年金公団 - ChatGPTを活

[講義実績]

ハナ金融グループ - DT university SW開発生産性向上 with ChatGPT

KB国民銀行 - ChatGPTを活用した業務生産性向上

私立学校教職員年金公団 - ChatGPTを活用した業務自動化

西大門50+センター - ChatGPT 生成AI応用ガイド

東国大学校 - ChatGPTおよび生成AIに関する基礎理論と動向

檀国大学校附属ソフトウェア高等学校 - 檀国SWユニバースフォーラム:ChatGPTおよび生成AIの能力向上

[クライアント]

マルチキャンパス、ハナ金融グループ、サムスン青年ソフトウェアアカデミー、東国大学校、KB国民銀行、韓国生産性本部 外 多数

カリキュラム

全体

21件 ∙ (8時間 49分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

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1件

5.0

1件の受講レビュー

  • abcd123123님의 프로필 이미지
    abcd123123

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    平均評価 5.0

    5

    14% 受講後に作成

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